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落絮无声春堕泪，行云有影月含羞。——吴文英《浣溪沙》
变异系数法
变异系数法的设计原理是：
- 若某项指标的数值差异较大，能明确区分开各被评价对象，说明该指标的分辨信息丰富，因而应给该指标以较大的权重；
- 若某项指标的数值差异较小，那么这项指标区分各评价对象的能力较弱，因而应给该指标较小的权重。
因为方差可以描述取值的离散程度，即某指标的方差反映了该指标的的分辨能力，所以可用方差定义指标的权重。
注意：使用变异系数法的前提恰恰是所有指标在评价体系中的重要性相当。也就是说，当指标在评价体系中的重要性相差较大时，使用变异系数法确定权重并不一定合适。
算法流程
- 创建原始指标数据矩阵： 形状为 列 ，表示有 行对象，个指标
- 对进行指标正向化处理，然后进行指标标准化处理
- 计算第 项指标的均值和标准差：
- 实际上我们进行变成时，计算均值和标准差也就是一条语句而已。
mean与std
- 计算第 项指标的变异系数
- 对各指标的变异系数进行归一化处理。
- 最后我们得到全部指标的权重
代码实现
- 作者:Yuleo
- 链接:https://www.helloylh.com/article/variable
- 声明:本文采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议，转载请注明出处。